package Spark_GraphX import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators /** * 计算每一个用户的追随者数量和追随者的平均年龄 */ object Graphx_聚合操作 { def main(args: Array[String]): Unit = { v…

========== Spark GraphX 概述 ==========1.Spark GraphX是什么?  (1)Spark GraphX 是 Spark 的一个模块,主要用于进行以图为核心的计算还有分布式图的计算.  (2)GraphX 他的底层计算也是 RDD 计算,它和 RDD 共用一种存储形态,在展示形态上可以以数据集来表示,也可以图的形式来表示. 2.Spark GraphX 有哪些抽象?(1)顶点.   顶点的表示用 RDD[(VertexId, VD)] 来表示,(Verte…

package Spark_GraphX import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object 属性图 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("SimpleGraphX").setM…

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数…

问题导读1.GraphX提供了几种方式从RDD或者磁盘上的顶点和边集合构造图?2.PageRank算法在图中发挥什么作用?3.三角形计数算法的作用是什么?Spark中文手册-编程指南Spark之一个快速的例子Spark之基本概念Spark之基本概念Spark之基本概念(2)Spark之基本概念(3)Spark-sql由入门到精通Spark-sql由入门到精通续spark GraphX编程指南(1)Pregel API 图本身是递归数据结构,顶点的属性依赖于它们邻居的属性,这些邻居的属性又依赖于自…

Graphx    概述        Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求.        众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式的图处理系统.      …

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一…

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关…

一.图构建器 GraphX提供了几种从RDD或磁盘上的顶点和边的集合构建图形的方法.默认情况下,没有图构建器会重新划分图的边:相反,边保留在默认分区中.Graph.groupEdges要求对图进行重新分区,因为它假定相同的边将在同一分区上放置,因此在调用Graph.partitionBy之前必须要调用groupEdges. 源码如下: package org.apache.spark.graphx import org.apache.spark.SparkContext import org.a…

2.1 存储模式 2.1.1 图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式 1)边分割(Edge-Cut):每个顶点都存储一次,但有的边会被打断分到两台机器上.这样做的好处是节省存储空间:坏处是对图进行基于边的计算时,对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说,要跨机器通信传输数据,内网通信流量大 2)点分割(Vertex-Cut):每条边只存储一次,都只会出现在一台机器上.邻居多的点会被复制到多台机器上,增加了存储开销,同时会引发数据同步问题.好处是可以大幅减少内网通信量 虽然两种…

1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式的图处理系统. 图的分布式或者…

  第1章 Spark GraphX 概述 1.1 什么是 Spark GraphX   Spark GraphX 是一个分布式图处理框架,它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求.那么什么是图,都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链,例如 Twitter.Facebook.微博和微信等,数据中出现网状结构关系都需要图计算.  GraphX 是一个新的 Spark API,它用于图和分布式图(graph-paralle…

Spark Dataset DataFrame 操作 相关博文参考 sparksql中dataframe的用法 一.Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 1.1 显示前10条数据 1.2 删除所有列的空值和NaN 1.3 删除某列的空值和NaN 1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的 1.5 填充所有空值的列 1.6 对指定的列空值填充 1.7 查询空值列 1.8 查询非空列 二.Dataset行列操作和执行计划 2.1 常用包 2.2 创建Spa…

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 GraphX 是新的图形和图像并行计算的Spark API.从整理上看,GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Grap…

Spark GraphX是一个分布式的图处理框架.社交网络中,用户与用户之间会存在错综复杂的联系,如微信.QQ.微博的用户之间的好友.关注等关系,构成了一张巨大的图,单机无法处理,只能使用分布式图处理框架处理,Spark GraphX就是一种分布式图处理框架. 1. POM文件 在项目的pom文件中加上Spark GraphX的包: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>sp…

简介 spark graphx官网:http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html#overview spark graphx是基于spark core之上的一个图计算组件,graphx扩展了spark RDD,是spark对于图计算的一种抽象. 这里的图,不是“图画”的意思,是一种数据结构.这种数据结构由“点”和“线”组成,拿用户关系图来说,“点”描述的就是用户,“线”描述的就是这些用户之间的关系,所以由“点”…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入spark sql内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")…

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排…

提出问题 1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据? 2. shuffle读过程是否有溢出操作?是如何处理的? 3. shuffle读过程是否可以排序.聚合?是如何做的? ...... 概述 在 spark shuffle的写操作之准备工作 中的 ResultTask 和 ShuffleMapTask 看到了,rdd读取数据是调用了其 iterator 方法. 计算或者读取RDD org.apache.spark.rdd.R…

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"…

一.分区策略 GraphX采用顶点分割的方式进行分布式图分区.GraphX不会沿着边划分图形,而是沿着顶点划分图形,这可以减少通信和存储的开销.从逻辑上讲,这对应于为机器分配边并允许顶点跨越多台机器.分配边的方法取决于分区策略PartitionStrategy并且对各种启发式方法进行了一些折中.用户可以使用Graph.partitionBy运算符重新划分图[可以使用不同分区策略].默认的分区策略是使用图形构造中提供的边的初始分区.但是,用户可以轻松切换到GraphX中包含的2D分区或其他启发式方…

一.简介 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by Administrator on 2019/1…

1.1 什么是Spark GraphX Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求.那么什么是图,都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,数据中出现网状结构关系都需要图计算 GraphX是一个新的Spark API,它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算.GraphX通过引入弹性分布式属性图(Resilien…

四两拨千斤:借助Spark GraphX将QQ千亿关系链计算提速20倍 时间 2016-07-22 16:57:00 炼数成金 相似文章 (5) 原文  http://www.dataguru.cn/article-9648-1.html 主题 Graphx Spark 腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础.借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2…

1. Graphx概念 针对某些领域,如社交网络.语言建模等,graph-parallel系统可以高效地执行复杂的图形算法,比一般的data-parallel系统更快. Graphx是将graph-parallel的data-parallel统一到一个系统中.允许用户将数据当成一个图或一个集合RDD,而简化数据移动或复杂操作. 2. 属性图 属性图为有向多重图,带有链接到每个顶点和边的用户定义的对象.有向多重图多个并行的边共享相同源和目的地顶点.每个顶点由一个唯一的64位长的标识符(Vertex…

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分…

Spark+GraphX图 Q:什么是图?图的应用场景 A:图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合(边edge)组成的一种网状数据结构,表示为二元组:Gragh=(V,E),V\E分别是顶点和边的集合.图很好的表达了事物间的练习,常用于对事物之间的关系建模.常见应用场景有:在地图应用中寻找最短路径.社交网络关系.网页间超链接关系. ------------------------------------------ Q:有向图与无向图是什么? A:图的顶点间的连系即边是有向的,有向<A…

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 5-9  关联实体过滤和排序 问题 你有一实体的实例,你想加载应用了过滤和排序的相关实体. 解决方案 假设你有如图5-24所示的概念模型 图5-24 一个酒店预定系统的模型 假设我们有一个酒店(Hotel)实体,使用代码清单5-22,获取酒店的商务套房(executive suite),查看是否被预定,并按房价排序. 代码清单5-22.通过方法Entry()和Query()显式加载实体集合,…

在MongoDB中,有两种方式计算聚合:Pipeline 和 MapReduce.Pipeline查询速度快于MapReduce,但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑.MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么MongoDB直接停止操作,并向客户端输出错误消息. 一,使用 Pipeline 方式计算聚合 Pipeline 方式使用db.collection.aggregate()函…